转子系统典型故障的小波包分形特征
- 出版年：2007
- 作者：冯成付；杨丽晶；钟声
- 单位1：大庆炼化公司机动处
- 出生年：1968
- 学历：工程师
- 语种：中文
- 作者关键词：转子；小波包；分形；特征提取；故障诊断
- 起始页：85
- 总页数：3
- 经费资助：黑龙江省教育厅科学技术研究项目（10541010）
- 刊名：大庆石油学院学报
- 是否内版：否
- 刊频：双月
- 创刊时间：1977
- 主办单位：大庆石油学院
- 主编：阎铁
- 地址：黑龙江省大庆市
- 邮编：163318
- 电子信箱：xuebao@dqpi.edu.cn
- 卷：31
- 期：05
- 期刊索取号：P452.066108
- 数据库收录：《中国科技论文统计与分析》；《中国科学引文数据库》；《中国学术期刊综合评价数据库》；《中国核心期刊（遴选）数据库》；《中国科技期刊精品数据库》；《中国科技论文统计源期刊》；《中国期刊全文数据库全文收录期刊》；《中国石油文摘》；美国《化学文摘》(CA)；美国《石油文摘》（PA)；俄罗斯《文摘杂志》(PЖ)；
- 核心期刊：全国中文核心期刊；中国科技核心期刊；《中国核心期刊（遴选）数据库》
摘要
针对转子系统碰摩、质量不平衡、油膜涡动等典型故障，根据小波包和分形理论在多尺度分析和自相似本质上的一致性，给出小波包分解和关联维数相融合的故障特征提取方法，即对转子系统的振动信号进行小波包分解，将计算分解系数的关联维数作为故障特征向量，然后通过神经网络进行识别。结果表明，利用文中提出的故障特征提取方法，可以对转子系统故障进行有效诊断。